CC BY
22
УДК 528.48
АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МУЛЬТИАГЕНТНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ЗАДАЧАХ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОСТОЯНИЙ ОБЪЕКТОВ ПО ГЕОПРОСТРАНСТВЕННЫМ ДАННЫМ
Татьяна Юрьевна Бугакова
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, кандидат технических наук, доцент кафедры прикладной информатики и информационных систем, тел. (383)343-18-53, e-mail: bugakova-tu@yandex.ru
Татьяна Александровна Соловьева
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, магистрант кафедры прикладной информатики и информационных систем, тел. (913)773-55-47, e-mail: tanyasha257@gmail.com
В статье рассмотрен мультиагентный подход в задачах определения состояний объектов по геопространственным данным. Рассмотрена обобщенная схема автоматизированных систем контроля техногенных объектов, проанализированы их преимущества и недостатки. Предложена концептуальная модель мультиагентной системы определения пространственно-временных состояний техногенных объектов.
Ключевые слова: мультиагентные технологии, интеллектуальные агенты, пространственно-временное состояние объектов, геопространственные данные.
THE ANALYSIS OF POSSIBILITIES OF USING MULTI-AGENT TECHNOLOGY WITH THE PURPOSE OF DETERMINING STATES OF THE OBJECTS IN GEOSPATIAL DATA
Tatiana Y. Bugakova
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotnogo St., Ph. D., associate Professor of the Department of Applied Computer Science and Information Systems, tel. (383)343-18-53, e-mail: bugakova-tu@yandex.ru
Tatiana A. Solovieva
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotnogo St., undergraduate of the Department of Applied Computer Science and Information Systems, tel. (913)773-55-47, e-mail: tanyasha257@gmail.com
The article considers the multi-agent approach to the problems of determining States of the objects according to the geospatial data. Considered General scheme of automated control systems of technological objects, analyzes their advantages and disadvantages. Proposed a conceptual model of multi-agent systems for determining the spatial-temporal conditions of technogenic objects.
Key words: multi-agent technology, intelligent agents, space-time state of the object, geospa-tial data.
На территории Российской Федерации находятся порядка 8 000 особо опасных и технически сложных объектов, объектов повышенного уровня ответственности и уникальных объектов, к которым законодательство нашей страны предъявляет повышенные требования к обеспечению безопасности [1].
Строительство и эксплуатация техногенных объектов - промышленных сооружений, зданий гражданского назначения, гидротехнических, и других сооружений требует непрерывного и систематического контроля их состояния.
В настоящее время современные технологии геодезического контроля объектов позволяют обеспечить безопасность их эксплуатации, внедряя в процесс наблюдения за состоянием конструкции объекта такие технологии как радионавигационные системы GPS, ГЛОНАСС, лазерное сканирование и др.
В общем комплексе геодезические методы наблюдений за состоянием объекта являются достаточно точными и позволяют надежно осуществить контроль сооружения, выявить нежелательные деформационные процессы, происходящие в сооружении, и в комплексе с результатами других измерений принять решение по своевременному предотвращению аварийных ситуаций.
Для контроля уникальных объектов с быстроразвивающимися деформационными процессами устанавливают автоматизированные системы, которые позволяют своевременно предупредить и предотвратить чрезвычайные ситуации. Деформационный мониторинг ведется по определенному регламенту на протяжении всего периода строительства и эксплуатации сооружения [2].
Общий принцип функционирования автоматизированных систем мониторинга (АСМ) изображен на рис. 1.
Рис. 1. Общий принцип функционирования автоматизированной
системы мониторинга
Преимуществом таких систем является автоматизация, позволяющая в установленные дискретные моменты времени t получать геопространственные данные, для дальнейшей обработки и определения состояний исследуемого техногенного объекта. Однако, АСМ не предполагает наличия математических алгоритмов, предназначенных для определения пространственно-временного состояния (ПВС) объекта в целом или его структурных частей. Для определения ПВС и процесса его изменения, в зависимости от структуры исследуемого объекта, а также конкретных задач, необходимо применять те или иные математические алгоритмы обработки. В каждом случае требуется индивидуальный подход [3]. В настоящее время унифицированного алгоритма обработки геопространственных данных для определения ПВС нет. Таким образом, возникает ряд проблем, например:
1) не достаточная частота дискретизации получения информации о состоянии объекта, так как выходные данные АСМ в каждый момент ti подлежат математической и программной обработке, а это предполагает временные затраты;
2) отсутствие автоматизации обратной связи с объектом, так как в зависимости от полученных результатов обработки данных на каждый момент времени ti требуется принятие решения, основанного на сценариях возможного развития событий (например, увеличение или уменьшение частоты дискретизации съемки, локализация мест деформации, выявление причинно-следственных связей и т. д.)
Таким образом, недостатками автоматизированных систем контроля являются:
- отсутствие интеллектуальной системы принятия решения, которая предлагает выполнение ряда действий (операций), основанных на сценариях возможного развития событий;
- частота дискретизации полученной информации о ПВС объекта, учитывая временные затраты на обработку данных не достаточна;
- большое влияние человеческого фактора для дальнейшего принятия решения.
Кроме того, программные средства, которые применяются в Российской Федерации отечественным потребителем, не могут решать все задачи определения пространственно-временного состояния техногенного объекта. Универсальной программы, определения ПВС нет [4].
Отсюда следует, что нужно применять более мощные технологии, которые позволяют строить самоорганизующиеся адаптивные системы мониторинга более широкого использования интеллектуального программного обеспечения, перестраивающие свои планы по событиям в реальном времени.
Для решения проблемы непрерывного определения состояний объектов по геопространственным данным в работе предлагается применение мультиагент-ных систем (МАС). Мультиагентные технологии более гибкие интеллектуальные программные системы, способны непрерывно приобретать новую информацию и изменять свою структуру и функции, развиваясь и адаптируясь к решаемым задачам по определению состояний объектов в зависимости от условий внешней среды.
На сегодняшний день существует множество мультиагентных систем, которые решают задачи в самых разных областях: поиск, электронная коммерция, оптимальное динамическое планирование производства и сбыта продукции, логистика, экономика, транспорт, моделирование, телекоммуникации.
Мультиагентные технологии одно из наиболее динамично развивающихся направлений в области искусственного интеллекта и представляют собой парадигму распределенных вычислений, которая основана на взаимодействии множества интеллектуальных агентов. Основными элементами интеллектуального агента, дающими ему возможность обладать определенным уровнем восприятия, являются базы знаний в определенной сфере жизнедеятельности. Минимальный набор характеристик произвольного агента включает следующие свойства:
- активность;
- способность к организации и реализации действий;
- автономность (рис. 2).
Рис. 2. Общая структура агента
Результатом достижения глобальной цели МАС (определение определения пространственно-временного состояния объекта) достигается набором функций конкретного коллектива агентов и структурой связей между агентами. Концептуальная модель мультиагентной системы контроля пространственно-временного состояния объектов приведена на рис. 3 [5].
Рис. 3. Концептуальная схема мультиагентной системы (МАС)
В данном случае структурная схема концептуальной модели МАС состоит из трех агентов и функциональных связей между ними.
Агент 1 представляет собой автоматизированную систему мониторинга, изображенную на рис. 1. Она состоит из множества контрольных устройств, установленных в теле объекта (датчиков), приемника и преобразователя сигналов, базы данных.
Агент 2 содержит базу данных математических алгоритмов для решения задач определения пространственно-временного состояния объектов, и алгоритм выбора стратегии, в основе которого лежит функция эффективности применения того или иного алгоритма.
Агент 3 принимает управленческие решения и осуществляет обратную связь с объектом. Функциями этого агента являются принятие решений о частоте дискретизации поступления данных от агента 1, декомпозиции объекта, определение его структурных частей, требующих детального рассмотрения и выявления причины изменения ПВС, локализации мест деформации и установления причинно-следственных связей.
В целом, мультиагентная система применима для решения проблемы непрерывного контроля ПВС и обеспечивает следующие важные преимущества:
- работает динамично, реагируя на любые изменения ПВС, ускоряет процесс принятия решения в реальном времени;
- осуществляет подбор максимально эффективных математических алгоритмов, позволяющих определять пространственное положение объекта в целом или его структурных частей относительно неподвижной условной системы отсчета, определять виды движения объекта (поступательное и вращательное движение, относительное);
- агенты анализируют ситуацию, ищут способ решения задачи, что гарантирует нахождение лучшего возможного решения;
- учитывают факторы, необходимые для принятия решений;
- обладают высокой производительностью (программно-аппаратный комплекс);
- позволяют корректировать результаты работы системы (управление);
- позволяют прогнозировать «опасные» состояния для предотвращения чрезвычайной ситуации [6].
Отсюда вывод, что мультиагентные технологии являются перспективным направлением для определения пространственно-временного состояния техногенных объектов. Высокая автоматизация и интеллектуальное принятие решений позволит значительно снизить риск возникновения чрезвычайных ситуаций техногенного характера.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Градостроительный кодекс РФ : Закон № 190-ФЗ от 29.12.2044, Федеральный закон № 384-Ф3 от 30.12.2009. (ред. от 02.07.2013) «Технический регламент о безопасности зданий и сооружений.
2. Бугакова Т. Ю. Математическое моделирование пространственно-временного состояния систем по геометрическим свойствам и оценка техногенного риска методом экспоненциального сглаживания // Вестник СГУГиТ. - 2015. - Вып. 1 (29). -С. 34-42.
3. Яковлев Д. А. Задачи визуализации результатов мониторинга пространственно-временных состояний техногенных объектов по геопространственным данным средствами ГИС // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2013. IX Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 3 т. (Новосибирск, 15-26 апреля 2013 г.). - Новосибирск : СГГА, 2013. Т. 2. - С. 183-187.
4. Бугакова Т. Ю. К вопросу оценки риска геотехнических систем по геодезическим данным// ГЕО-Сибирь-2011. VII Междунар. науч. конгр. : сб. материалов в 6 т. (Новосибирск, 19-29 апреля 2011 г.). - Новосибирск : СГГА, 2011. Т. 1, ч. 1. - С. 151-157.
5. Бугакова Т. Ю. Шарапов А. А. Применение мультиагентного подхода для определения пространственно-временного состояния техногенных систем // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2016. XII Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 18-22 апреля 2016 г.). - Новосибирск : СГУГиТ, 2016. Т. 1. - С. 189-194.
6. Бугакова Т. Ю., Шляхова М. М., Кноль И. А. Структурная декомпозиция объекта методами математического моделирования с последующей визуализацией на основе WebGL // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2016. XII Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 18-22 апреля 2016 г.). - Новосибирск : СГУГиТ, 2016. Т. 1. - С. 142-147.
7. Азаров Б. Ф. Современные методы геодезических наблюдений за деформациями инженерных сооружений // Ползуновский вестник АлГТУ им. И. И. Ползунова. - 2011. -Вып. 1 (29). - С. 19-29.
8. Бугакова Т. Ю. Моделирование изменения пространственно-временного состояния инженерных сооружений и природных объектов по геодезическим данным // Вестник СГУГиТ. -2015. - Вып. 1 (29). - С. 34-42.
9. Вовк И. Г., Бугакова Т. Ю. Математическое моделирование пространственно-временного состояния систем по геометрическим свойствам и оценка техногенного риска методом экспоненциального сглаживания // Вестник СГГА. - 2012. - Вып. 4 (20). -С. 47-58.
10. Бугакова Т. Ю., Вовк И. Г. Математическое моделирование пространственно-временного состояния систем // Материалы V Всероссийской научно-технической конференции «Актуальные вопросы строительства». - Новосибирск : НГАСУ (Сибстрин), 2012. -Т. 2. - С. 100-105.
11. Бугакова Т. Ю., Вовк И. Г. Математическое моделирование пространственно-временного состояния систем по геометрическим свойствам // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2012. VIII Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия» : сб. материалов в 3 т. (Новосибирск, 10-20 апреля 2012 г.). - Новосибирск : СГГА, 2012. Т. 3. - С. 26-31.
12. Вовк И. Г., Бугакова Т. Ю. Теория определения техногенного геодинамического риска пространственно-временного состояния технических систем // ГЕО-Сибирь-2010. VI Междунар. науч. конгр. : сб. материалов в 6 т. (Новосибирск, 19-29 апреля 2010 г.). - Новосибирск : СГГА, 2010. Т. 1, ч. 2. - С. 21-24.
© Т. Ю. Бугакова, Т. А. Соловьева, 2017
